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    Catégorie de document Contribution à un colloque ou à un congrès
    Titre Online change detection in exponential families with unknown parameters before and after change
    Auteur principal Arnaud Dessein
    Co-auteur Arshia Cont
    Colloque / congrès Geometric Science of Information. Paris : Août 2013
    Comité de lecture Oui
    Année 2013
    Statut éditorial Accepté - publication en cours
    Résumé

    This paper studies online change detection in exponential families when both the parameters before and after change are unknown. We follow a standard statistical approach to sequential change detection with generalized likelihood ratio test statistics. We interpret these statistics within the framework of information geometry, hence providing a uni ed view of change detection for many common statistical models and corresponding distance functions. Using results from convex duality, we also derive an ecient scheme to compute the exact statistics sequentially, which allows their use in online settings where they are usually approximated for the sake of tractability. This is applied to real-world datasets of various natures, including onset detection in audio signals.

    Equipe Représentations musicales
    Cote Dessein13b
    Adresse de la version en ligne http://articles.ircam.fr/textes/Dessein13b/index.pdf

    © Ircam - Centre Pompidou 2005.